Numerical benchmark for damage identification in Structural Health Monitoring
本論文は、環境・運用変動や損傷、ノイズ、センサー故障などの実環境を想定した動的・静的計測データを含むオープンソースの構造物健全性モニタリング（SHM）数値ベンチマークデータセットと、その生成フレームワークを提案するものです。
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87 件の論文
The Case for Cardinality Lower Bounds
この論文は、クラウド規模のデータウェアハウスにおけるクエリ遅延の主要因である推定値の過小評価という長年の課題に対処するため、結合サイズの理論的下限を証明する新たなフレームワーク「xBound」を提案し、それが実際のシステムで大幅な高速化を実現することを示しています。
Mapping a Decade of Avian Influenza Research (2014-2023): A Scientometric Analysis from Web of Science
この論文は、2014 年から 2023 年にかけての Web of Science データに基づく文献計量分析を通じて、鳥インフルエンザ研究の出版動向、主要な国・機関、協力ネットワーク、およびドキュメントタイプを包括的に概観し、国境を越えた協力の重要性を浮き彫りにしています。
V3DB: Audit-on-Demand Zero-Knowledge Proofs for Verifiable Vector Search over Committed Snapshots
V3DB は、信頼できないサービスプロバイダーが実行する近似最近傍検索の結果を、データやインデックスを秘匿したままゼロ知識証明によって検証可能にする、コミットされたスナップショットに基づくバージョン管理付きベクトル検索サービスです。
stratum: A System Infrastructure for Massive Agent-Centric ML Workloads
LLM を活用した自律的 ML パイプライン探索のスケールアップを可能にするため、既存の Python エコシステムと統合しつつ、Rust ベースのランタイムなど異種バックエンドで最適化された実行グラフを効率的に処理する新しいシステム基盤「stratum」を提案し、最大 16.6 倍の高速化を実現した。
An LLM-Guided Query-Aware Inference System for GNN Models on Large Knowledge Graphs
本論文は、大規模知識グラフ上のグラフニューラルネットワーク推論において、LLM を活用してクエリに応じた半構造化サブグラフを抽出し、モデルを細粒度コンポーネントに分解して部分的に読み込むことで、既存手法に比べて最大 28 倍の高速化と 98% のメモリ削減を実現する「KG-WISE」という新しい推論パラダイムを提案するものである。
Generalizing Fair Top- Selection: An Integrative Approach
本論文は、複数の保護グループを考慮した公平なトップ選択問題において、参照スコア関数からの乖離を最小化する課題の計算複雑性を分析し、特定の条件下で効率的なアルゴリズムを導出するとともに、重みの摂動に対して安定したスコア関数を得るための新たな「有用性損失」指標を導入し、実データを用いた実験でその有効性を示す統合的なアプローチを提案する。
CONE: Embeddings for Complex Numerical Data Preserving Unit and Variable Semantics
本論文は、数値、範囲、ガウス分布を単位や変数名と統合して距離を保持する埋め込みベクトルに変換するハイブリッド型トランスフォーマーモデル「CONE」を提案し、多様なドメインにおける大規模データセットでの実験により、数値推論能力の大幅な向上を実証しています。
Towards a B+-tree with Fluctuation-Free Performance
本論文は、B+-tree における挿入時の I/O 変動を解消するため、分裂伝搬を防止する「FFBtree」という新しいアルゴリズムを提案し、その有効性を理論的証明と実験で実証したものである。
Beyond Linear LLM Invocation: An Efficient and Effective Semantic Filter Paradigm
本論文は、大規模言語モデル（LLM）を用いた意味フィルタリングにおける逐次評価の非効率性を克服するため、クラスタリング・サンプリング・投票（CSV）という新しいフレームワークを提案し、LLM 呼び出し回数を部分線形に削減しながら高い精度を維持する手法を確立したものである。
Deterministic Preprocessing and Interpretable Fuzzy Banding for Cost-per-Student Reporting from Extracted Records
この論文は、入力ワークブックの SHA-256 ハッシュ値に基づく再現性を確保しつつ、抽出された記録から学生あたりのコストを計算し、決定支援信号として機能する解釈可能なファジーバンドリングを適用する、cad_processor.py による確定的な前処理ワークフローを提案しています。
FluxSieve: Unifying Streaming and Analytical Data Planes for Scalable Cloud Observability
本論文は、データ取り込み経路に軽量なストリーム内フィルタリング層を組み込むことで、ストリーミングと分析データプレーンを統合し、大規模クラウド観測プラットフォームにおける高負荷クエリのパフォーマンスを大幅に向上させる「FluxSieve」と呼ばれるアーキテクチャを提案しています。
RESYSTANCE: Unleashing Hidden Performance of Compaction in LSM-trees via eBPF
本論文は、eBPF と io_uring を活用して LSM ツリーベースのデータベースにおけるコンパクション処理のシステムコールオーバーヘッドを大幅に削減し、スループット向上とレイテンシ低減を実現する「RESYSTANCE」を提案するものである。
CRISP: Correlation-Resilient Indexing via Subspace Partitioning
本論文は、高次元空間における近似最近傍探索の課題を解決するため、相関を考慮した適応的な分散戦略とキャッシュ整合性のある圧縮疎行列インデックス、そして保証モードと最適化モードを備えたクエリエンジンを統合し、高いスループットとメモリ効率を実現する「CRISP」という新しいフレームワークを提案するものである。
Bala-Join: An Adaptive Hash Join for Balancing Communication and Computation in Geo-Distributed SQL Databases
本論文は、地理分散型 SQL データベースにおける歪んだデータ処理時の通信と計算のバランスを最適化し、スループットを 25〜61% 向上させる適応型ハッシュ結合アルゴリズム「Bala-Join」を提案するものである。
O^3-LSM: Maximizing Disaggregated LSM Write Performance via Three-Layer Offloading
本論文は、分散メモリを活用してメモテーブルのオフロード、フラッシュの協調オフロード、シャード単位の最適化、および適応型キャッシュ強化読み取り委任を導入する新しい LSM-KVS アーキテクチャ「O3-LSM」を提案し、既存の分散型 LSM-KVS に対して書き込み性能やクエリスループットを大幅に向上させ、レイテンシを低減することを示しています。
DEBISS: a Corpus of Individual, Semi-structured and Spoken Debates
本論文は、多様な形式の議論を網羅する議論コーパスの不足を補うため、音声・個人・半構造化の議論データと、音声認識から議論品質評価に至る多様な NLP タスクの注釈を備えた「DEBISS」コーパスを提案するものである。
TigerVector: Supporting Vector Search in Graph Databases for Advanced RAGs
本論文は、TigerGraph にベクトル検索機能を統合し、構造化データと非構造化データの融合を可能にする新しいシステム「TigerVector」のアーキテクチャ、GSQL による拡張、および他システムとの比較実験を通じて示された優れた性能について述べています。
LQRS: Learned Query Re-optimization Framework for Spark SQL
本論文は、Spark SQL 上で実行時の観測データを活用して動的に計画を再最適化する強化学習ベースのフレームワーク「LQRS」を提案し、これにより他の手法と比較して最大 90% の実行時間短縮を実現したことを報告しています。
SpotIt: Evaluating Text-to-SQL Evaluation with Formal Verification
本論文は、既存のテストベースの評価手法が見落としがちな生成 SQL と正解 SQL の差異を特定するために、形式検証エンジンを用いて両者を区別するデータベースを探索する新たな評価パイプライン「SpotIt」を提案し、BIRD データセットを用いた実験によりその有効性を示しています。